Forschung

Unser Institut beschäftigt sich mit einem breiten Themenspektrum wie Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Datenschutz, Selbstorganisation und Beherrschbarkeit von Komplexität in Verteilten Systemen in einer Vielzahl von Einsatzszenarien wie Cloud-Computing oder Fahrzeug-Fahrzeug-Kommunikation.

Lehre

In der Lehre decken wir das gesamte Spektrum von Rechnernetzen, über verteilte Systeme bis hin zu Sicherheit und Privacy-Schutz ab. Unsere noch offenen Abschlussarbeiten und Projektarbeiten finden Sie auf den entsprechenden Webseiten. Für Prüfungen beachten Sie bitte unsere Hinweise.

Soziale Medien

Unsere letzten Publikationen

Meißner, E., Kargl, F., Benjamin, E. and Engelmann, F. 2025. PrePaMS: Privacy-Preserving Participant Management System for Studies with Rewards and Prerequisites. Proceedings on Privacy Enhancing Technologies. 2025, 1 (2025). [accepted for publication]
Taking part in surveys, experiments, and studies is often compensated by rewards to increase the number of participants and encourage attendance. While privacy requirements are usually considered for participation, privacy aspects of the reward procedure are mostly ignored. To this end, we introduce PrePaMS, an efficient participation management system that supports prerequisite checks and participation rewards in a privacy-preserving way. Our system organizes participations with potential (dis-)qualifying dependencies and enables secure reward payoffs. By leveraging a set of proven cryptographic primitives and mechanisms such as anonymous credentials and zero-knowledge proofs, participations are protected so that service providers and organizers cannot derive the identity of participants even within the reward process. In this paper, we have designed and implemented a prototype of PrePaMS to show its effectiveness and evaluated its performance under realistic workloads. PrePaMS covers the information whether subjects have participated in surveys, experiments, or studies. When combined with other secure solutions for the actual data collection within these events, PrePaMS can represent a cornerstone for more privacy-preserving empirical research.
Heß, A., Hauck, F.J. and Meißner, E. 2024. Consensus-agnostic state-machine replication. 25th ACM/IFIP Int. Middleware Conf. (Dec. 2024). [accepted for publication]
Hauck, F.J. and Heß, A. 2024. Linearizability and state-machine replication: Is it a match? ArXiv.org.
Bradatsch, L., Hermann, A. and Kargl, F. 2024. Attribute Threat Analysis and Risk Assessment for ABAC and TBAC Systems. In Proceedings of the 21st International Conference on Security and Cryptography (Jul. 2024), 26–39.
Schillings, C., Meißner, E., Erb, B., Bendig, E., Schultchen, D., Pollatos, O. and others 2024. Effects of a Chatbot-Based Intervention on Stress and Health-Related Parameters in a Stressed Sample: Randomized Controlled Trial. JMIR Mental Health. 11, 1 (May 2024), e50454.

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